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基于快速S變換和卡爾曼濾波算法的電能質量分析系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2017-08-15 09:23

  本文關鍵詞:基于快速S變換和卡爾曼濾波算法的電能質量分析系統(tǒng)研究


  更多相關文章: 電能質量 快速S變換 擴展卡爾曼濾波 實時分析 DSP


【摘要】:隨著我國電網(wǎng)的發(fā)展和社會的進步,越來越多的大容量分布式電源、大功率電力電子裝置接入電網(wǎng),給電網(wǎng)電能質量問題帶來了前所未有的挑戰(zhàn),電力供應的質量問題也正日益受到關注。保證供電可靠性和電能質量已被提升到了國家電網(wǎng)核心責任的高度。因此,開展對電能質量信號分析等問題的研究具有重要的理論和實踐意義。深入研究電能質量問題需要有效的算法來提取出電能擾動波形的特征量。本文就這一問題介紹了一種快速S變換法,它是經(jīng)典S變換法的改進算法,能夠消除經(jīng)典S變換結果中的冗余信息,因而減小了計算復雜度和計算所需的存儲空間?焖賁變換法的計算復雜度與快速傅里葉變換相當,能夠實時在線運行。本文用該算法和小波變換對電力系統(tǒng)主要的暫態(tài)擾動信號進行分析,對比分析結果表明該算法能夠有效提取出電能擾動波形的特征量,而快速S變換比小波變換有更好的抗噪聲性能。為了能夠更加穩(wěn)定、快速和準確的提取出電能擾動信號的瞬時幅值、瞬時頻率和瞬時相位等特征參數(shù),本文提出了基于擴展卡爾曼濾波的改進算法。該算法將快速S變換法與傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法相結合,將快速S變換法提取出的信號特征量引入到卡爾曼濾波算法中,改善了原算法跟蹤快速突變信號的性能,提高了原算法計算突變信號特征參數(shù)的抗噪聲能力。本文通過MATLAB仿真實驗驗證了該算法的有效性。最后設計了一個由DSP硬件電路和計算機軟件組成的系統(tǒng)。通過DSP硬件電路采樣信號發(fā)生器產(chǎn)生的電能質量波形,接著按TCP協(xié)議將數(shù)據(jù)打包并上傳到計算機上,然后由計算機按本文介紹的兩個算法完成電壓信號的特征量提取和特征參數(shù)計算。實驗表明本文提出的方法能夠實現(xiàn)電能質量信號的實時分析。
【關鍵詞】:電能質量 快速S變換 擴展卡爾曼濾波 實時分析 DSP
【學位授予單位】:華中科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TM711
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 緒論9-16
  • 1.1 選題的背景和意義9-10
  • 1.2 國內(nèi)外研究概況10-14
  • 1.2.1 電能質量事件特征參數(shù)計算方法11-13
  • 1.2.2 電能質量事件分類方法13
  • 1.2.3 電能質量分析儀器的實現(xiàn)13-14
  • 1.3 本文的主要工作14-16
  • 2 基于快速S變換算法的電能質量信號時頻域分析16-36
  • 2.1 S變換的理論基礎16-17
  • 2.2 S變換的性質17-18
  • 2.3 離散S變換算法18-19
  • 2.4 快速S變換算法19-25
  • 2.4.1 時頻分布的采樣原理20-23
  • 2.4.2 算法的計算復雜度和存儲空間要求23-25
  • 2.5 快速S變換算法對電能質量信號的分析25-35
  • 2.5.1 時頻分析方法對電壓暫態(tài)擾動的分析對比25-31
  • 2.5.2 系統(tǒng)抗噪聲設計31-32
  • 2.5.3 時頻分析算法抗噪聲性能比較32-35
  • 2.6 本章小結35-36
  • 3 基于改進卡爾曼濾波算法的電能質量信號特征參數(shù)計算36-55
  • 3.1 線性卡爾曼濾波算法的原理36-39
  • 3.2 卡爾曼濾波算法結果意義討論39-40
  • 3.3 擴展卡爾曼濾波算法40-42
  • 3.4 電力系統(tǒng)電壓信號的擴展卡爾曼濾波模型42-43
  • 3.5 對擴展卡爾曼濾波算法的改進43-47
  • 3.5.1 抗噪聲性能的改進44-45
  • 3.5.2 跟蹤電壓幅值突變性能的改進45-47
  • 3.6 改進的擴展卡爾曼濾波算法對電能質量信號的分析47-54
  • 3.6.1 對暫態(tài)電能質量波形的跟蹤47-50
  • 3.6.2 對穩(wěn)態(tài)電能質量波形的跟蹤50-54
  • 3.7 本章小結54-55
  • 4 實時分析算法的設計與實現(xiàn)55-62
  • 4.1 信號采樣和數(shù)據(jù)發(fā)送的硬件實現(xiàn)55-58
  • 4.2 算法的計算機軟件實現(xiàn)58-61
  • 4.3 本章小結61-62
  • 5 總結與展望62-64
  • 5.1 全文小結62-63
  • 5.2 本文不足與工作展望63-64
  • 致謝64-66
  • 參考文獻66-72
  • 附錄1 IEEE 34節(jié)點分布式系統(tǒng)部分參數(shù)72-75
  • 附錄2 抽樣率變換濾波器參數(shù)75-76

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本文編號:677400

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